softmax或sigmoid
时间: 2023-10-04 21:08:08 浏览: 32
softmax和sigmoid都是常用的激活函数,用于神经网络中的分类和回归任务。
Sigmoid函数的输出范围在0到1之间,常用于二分类问题,可以将输出解释为概率。但是,当输出非常接近0或1时,梯度会很小,这会导致训练过程出现梯度消失的问题。
Softmax函数将多个输出转化为概率分布,使得所有输出的概率和为1。它通常用于多分类问题,可以将神经网络输出解释为属于每个类别的概率。与Sigmoid函数不同,softmax函数的输出没有截断点,因此它不会出现梯度消失问题。
相关问题
softmax和sigmoid
softmax和sigmoid是神经网络中常用的激活函数。它们的主要区别在于应用的场景和输出结果的形式。
softmax函数主要用于多类分类任务。它将输入的N个值归一化为概率分布,使得所有输出结果的和为1。softmax函数可以将N个输入值转化为对应的概率,从而判断哪个类别的概率最大。因此,softmax函数适用于多类别分类问题。\[2\]
sigmoid函数主要用于二分类任务。它将输入的实数映射到(0,1)的区间,可以用来表示某个事件发生的概率。sigmoid函数在特征相差不大或相差较复杂时效果较好。然而,sigmoid函数在深层网络中容易出现梯度消失的问题,导致无法完成深层网络的训练。因此,sigmoid函数主要用于神经网络的输出层的激活。\[3\]
总结来说,softmax函数适用于多类分类问题,而sigmoid函数适用于二分类问题。它们在输出结果的形式和应用场景上有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Softmax和sigmoid](https://blog.csdn.net/vivi_cin/article/details/131368065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [三分钟认知Softmax和Sigmoid的详细区别](https://blog.csdn.net/weixin_47872288/article/details/127301342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [机器学习(深度学习)Softmax和Sigmoid函数](https://blog.csdn.net/z15692341130/article/details/104443650)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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softmax 和 sigmoid
Softmax和Sigmoid都是激活函数,常用于神经网络的最后一层,用于将输出转换为概率值。
Softmax函数将输入向量的每个元素进行指数运算,然后将结果归一化为概率分布。它适用于多类别的分类问题,输出的每个元素表示该类别的概率。Softmax函数的特点是所有输出的概率之和为1。
Sigmoid函数将输入值映射到一个范围在0到1之间的概率值。它适用于二分类问题,输出的值可以被解释为正类别的概率。Sigmoid函数的特点是输出的概率在0和1之间。
Softmax函数适用于多类别互斥的问题,需要选择其中一个类别作为输出。而Sigmoid函数适用于二分类问题,可以选择多个类别作为输出。
总结来说,Softmax适用于多类别分类问题,Sigmoid适用于二分类问题。它们的区别在于输出的形式和适用的问题类型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [三分钟认知Softmax和Sigmoid的详细区别](https://blog.csdn.net/weixin_47872288/article/details/127301342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Softmax和sigmoid](https://blog.csdn.net/vivi_cin/article/details/131368065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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